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Enregistrement W4404707932 · doi:10.1103/physrevapplied.22.054070

Improving Gaussian channel simulation using nonunity-gain heralded quantum teleportation

2024· article· en· W4404707932 sur OpenAlexaff
Biveen Shajilal, Lorcán O. Conlon, Angus Walsh, Spyros Tserkis, Jie Zhao, Jiří Janoušek, Syed M. Assad, Ping Koy Lam

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Applied · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensCoquitlam College
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésQuantum teleportationTeleportationSuperdense codingPhysicsGaussianChannel (broadcasting)Statistical physicsQuantumComputer scienceQuantum channelQuantum mechanicsTelecommunicationsQuantum entanglement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaussian channel simulation is an essential paradigm in understanding the evolution of bosonic quantum states. It allows us to investigate how such states are influenced by the environment and how they transmit quantum information. This makes it an essential tool for understanding the properties of Gaussian quantum communication. Quantum teleportation provides an avenue to effectively simulate Gaussian channels, such as amplifier channels, loss channels, and classically additive noise channels. However, implementations of these channels, particularly quantum amplifier channels and channels capable of performing Gaussian noise suppression, are limited by experimental imperfections and nonideal entanglement resources. In this work, we overcome these difficulties using a heralded quantum teleportation scheme that is empowered by a measurement-based noiseless linear amplifier. The noiseless linear amplification enables us to simulate a range of Gaussian channels that were previously inaccessible. In particular, we demonstrate the simulation of nonphysical Gaussian channels otherwise inaccessible using conventional means. We report Gaussian noise suppression, effectively converting an imperfect quantum channel into a near-identity channel. The performance of Gaussian noise suppression is quantified by calculating the transmitted entanglement. Published by the American Physical Society 2024

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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